🤳🏻 📜 🤷🏾 डब्ल्यूटीएम (वेवफॉर्म टेम्पोरल मेमोरी) - अनुकूली व्यवहार की समस्या को हल करने के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क मॉडल ✖️ 🐗 👰🏾

मैं नेटवर्क के उपयोगकर्ताओं को एक तंत्रिका नेटवर्क मॉडल प्रस्तुत करता हूं जो अनुकूली व्यवहार की समस्या (और इसके उपशीर्षक: मान्यता और अनुक्रम की भविष्यवाणी) को हल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

प्रस्तावना

मैंने संयोग से इस क्षेत्र (AI और पड़ोसी वाले) में प्रवेश किया: मेरे अवकाश पर एक लेख, दूसरा, तीसरा, एक पुस्तक, कुछ और किताबें, एक मोनोग्राफ, और इसी तरह। जैसा कि मैंने लोकप्रिय साहित्य से वर्तमान अकादमिक प्रकाशनों में स्थानांतरित किया, सोचा "वे यह गलत क्यों कर रहे हैं?" (AI शिष्टाचार और अनुकूली प्रणाली अधिक विनम्र हैं)। तब मुझे लगा कि उनके विचारों में जो मौलिक विचार हैं, वे गलत हैं (वे उन परिणामों की ओर नहीं ले जाते हैं जो लेखक को उम्मीद है)। "गलत" मॉडल के साथ अधिग्रहण जारी रहा, आक्रोश जमा हुआ। बहुत बाद में, मैंने अन्य लोगों के कार्यों में "सच्चे" विचारों को पाया, लेकिन बहुत देर हो चुकी थी, विचार का गठन किया गया था - संचित विचारों को एक मॉडल में जोड़ा जाना चाहिए। उसके बारे में और चर्चा की जाएगी।

परिचय

लेख को दो बड़े भागों में विभाजित किया गया है: डब्ल्यूटीएम का सिद्धांत और कार्यान्वयन।

अनुकूलनशीलता की अवधारणा

अनुकूलनशीलता को "पर्यावरण - नियंत्रण वस्तु - नियंत्रण प्रणाली" के गुणों के बारे में ज्ञान प्राप्त करने के लिए एक निश्चित स्वायत्त वस्तु की नियंत्रण प्रणाली (सीएस) की क्षमता कहा जाएगा, इस ज्ञान को अपनी स्मृति में संचित करें और नियंत्रण वस्तु (ओएस) के उचित नियंत्रण के लिए इस ज्ञान का उपयोग करें।

शोधन क्षेत्र

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मौजूदा मॉडल

मॉडल और सामान्य नाम संज्ञानात्मक मॉडल के तहत संबंधित जानकारी की एक बड़ी सूची यहां और यहां पाई जा सकती है ।

अनुकूली व्यवहार के सिद्धांत

अपने लिए, मैंने एसयू को अनुकूली कहे जाने के लिए आवश्यक सिद्धांतों के न्यूनतम सेट की पहचान की है।

SU को लगातार पर्यावरणीय घटनाओं के अनुकूल होना चाहिए।
SU में जन्मजात व्यवहार कृत्यों या सजगता का एक न्यूनतम सेट होना चाहिए। एसयू के इस सेट के आधार पर, अनुकूलन की प्रक्रिया शुरू हो जाएगी।
एसयू में अन्य पर्यावरणीय परिस्थितियों के लिए अपने अनुभव को सामान्य करने की क्षमता होनी चाहिए।

सैद्धांतिक हिस्सा

एक कामकाजी उदाहरण के रूप में, हम अनुकूली व्यवहार की समस्या पर विचार करेंगे। पाठ के दौरान, संक्षेप में डब्ल्यूटीएम का उपयोग "लहर अस्थायी मेमोरी मॉडल का एक उदाहरण" के अर्थ में किया जाता है।

अनुकूलन

निरंतर अनुकूलन के सिद्धांत का अर्थ है कि समय के साथ एसयू प्रतिक्रियाओं की व्यवहार्यता बढ़नी चाहिए। यहां हमें एक कांटे का सामना करना पड़ रहा है, जिसे और अधिक विस्तार से विचार करने की आवश्यकता है। सक्रियता और प्रतिक्रियाशील नियंत्रण प्रणालियों के लिए "बढ़ती समीचीनता" की प्रक्रिया अलग है।

सक्रिय प्रणालियों में एक तत्व है जो इसके कामकाज के मूल्यांकन के लिए जिम्मेदार है। इसमें समीचीनता के मापदंड शामिल हैं, जिसके द्वारा एसयू द्वारा किए गए कार्यों का मूल्यांकन किया जाता है। इन अनुमानों के आधार पर, निर्णय किए जाते हैं और व्यवहार्यता संकेतकों को बढ़ाने के लिए प्रणाली के व्यवहार को बदल दिया जाता है।

प्रतिक्रियाशील मॉडल के बीच अंतर यह है कि उनमें कोई व्यवहार मूल्यांकन इकाई नहीं है। इस वजह से, इस तरह के सिस्टम में व्यवहार की तेजी में वृद्धि की उपलब्धि उसी तरह से असंभव है जैसे सक्रिय लोगों में होती है। इसलिए, शीघ्रता प्राप्त करने के अन्य तरीकों का उपयोग करना आवश्यक है।

इस अंतर की बेहतर समझ के लिए, आइए हम अधिक विस्तार से अनुकूलनशीलता की परिभाषा पर विचार करें। इसे दो भागों में विभाजित किया जा सकता है:

कामकाज की प्रक्रिया में, एसयू लगातार उचित प्रतिक्रियाओं के साथ कई पर्यावरणीय घटनाओं के कवरेज को बढ़ाता है।
कामकाज की प्रक्रिया में, नियंत्रण प्रणाली लगातार मौजूदा प्रतिक्रियाओं को अन्य, अधिक उपयुक्त के साथ बदल देती है

पहले पैराग्राफ में, सक्रिय और प्रतिक्रियाशील प्रणालियों के बीच कोई अंतर नहीं हैं। दोनों मामलों में, कवरेज में वृद्धि मौजूदा पर्यावरणीय परिस्थितियों के सामान्यीकरण को कम करके नई पर्यावरणीय स्थितियों के लिए है। अंतर दूसरे पैराग्राफ में है। प्रतिक्रियाशील प्रणालियां मूल रूप से इसके लिए अक्षम हैं, क्योंकि वे कार्यों की उपयुक्तता का मूल्यांकन नहीं कर सकते हैं।

शीघ्रता प्राप्त करने के दो वैकल्पिक तरीके हैं।

व्यवहारिक कृत्यों के ऐसे प्रारंभिक सेट का चुनाव, जिसके सामान्यीकरण के बाद ओएस के लिए बुनियादी पर्यावरणीय परिस्थितियों में उचित प्रतिक्रियाएं होंगी।
बाहरी वातावरण (शिक्षा) के माध्यम से एसयू उपयुक्त व्यवहार प्रशिक्षण। इस मामले में, वातावरण एक सक्रिय एजेंट के रूप में कार्य करता है जो ओएस पर इसके प्रभाव को बनाता है ताकि आवश्यक व्यवहार मॉडल का निर्माण हो।

यद्यपि दोनों विधियों का एक ही लक्ष्य है, वे दोनों आवश्यक कार्यों और श्रम लागतों में बहुत भिन्न हैं।

प्रतिक्रियाओं का एक सेट बनाने के लिए पहली विधि का उपयोग किया जाता है। सामान्य एल्गोरिथ्म:

उचित प्रतिक्रियाओं की आवश्यकता वाली प्रमुख स्थितियों की पहचान करने के लिए, ओएस के भविष्य के वातावरण का गहराई से विश्लेषण करें।
पाई गई स्थितियों के लिए उपयुक्त प्रतिक्रियाएं खोजें।
एक प्रतिक्रियाशील प्रणाली का एक उदाहरण बनाएं जिसमें मूल प्रतिक्रियाओं का सेट प्राप्त स्थिति-प्रतिक्रिया जोड़े से मिलकर होता है।

एक प्रतिक्रिया बनाने के लिए दूसरी विधि का उपयोग किया जाता है। सामान्य एल्गोरिथ्म:

डेवलपर को एक जटिल प्रोत्साहन बनाने के लिए आवश्यक है, जिसकी प्रतिक्रिया वांछित व्यवहार होगी
कामकाज की प्रक्रिया में, जब आवश्यक स्थिति होती है, तो डेवलपर को ओएस पर निर्मित प्रोत्साहन के साथ कार्य करना चाहिए ताकि एसयू आवश्यक प्रतिक्रिया करता है।
चरण 2 को दोहराएं जब तक कि प्रभाव ठीक न हो जाए।

दूसरी विधि का लाभ यह है कि इसका उपयोग किसी भी समय कंट्रोल सिस्टम रोबोट द्वारा किया जा सकता है, जबकि पहली विधि केवल मॉडल उदाहरण बनाने के चरण में लागू की जा सकती है। दूसरी विधि की स्थिति यह है कि डेवलपर को नियंत्रण प्रणाली की प्रतिक्रियाओं का सेट पता होना चाहिए

ट्रेनिंग

डब्ल्यूटीएम में सीखना एक दो-भाग प्रक्रिया है: पर्यावरण पैटर्न को उजागर करना और इन पैटर्नों के लिए सीएस प्रतिक्रियाओं के अनुक्रम को बनाए रखना। अन्यथा, सीखने के प्रकार [पर्यावरण की नियमितता - प्रतिक्रिया] के जोड़े के संचय की प्रक्रिया है।

माध्यम का पैटर्न पर्यावरणीय संकेतों का अक्सर दोहराया अनुक्रम है। संस्मरण के लिए आवश्यक अनुक्रम की पुनरावृत्ति आवृत्ति को सिस्टम बनाने के चरण में डेवलपर द्वारा WTM में निर्धारित किया जाता है (अधिक सटीक, बिंदु "कार्यान्वयन" में)।

प्रतिक्रियाओं के अनुक्रमों का संरक्षण एसयू

उन्हें संरक्षित करने के लिए, साहचर्य संबंधों के तंत्र का उपयोग किया जाता है।

साहचर्य संबंध एक घटना है जिसमें स्मृति (ईएस) के एक तत्व की गतिविधि दूसरे ईएस की सक्रियता का कारण बनती है। हम A → B को निरूपित करेंगे, जहाँ A और B स्मृति तत्व हैं। साहचर्य संक्रमण, साहचर्य संचार को लागू करने की प्रक्रिया है। एसोसिएशन ए → बी के लिए, एक सहयोगी संक्रमण का मतलब है गतिविधि ए के बाद गतिविधि बी की शुरुआत।

ए मेमोरी तत्व (ईपी) तंत्रिका नेटवर्क गतिविधि का एक पैटर्न (या पैटर्न) है। सक्रियण पर्यावरण से एक संकेत के जवाब में हो सकता है, साथ ही साथ एक सहयोगी संक्रमण के कारण भी हो सकता है। यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि तंत्रिका नेटवर्क की प्रत्येक प्रतिक्रिया एक ईएस है, लेकिन हर ईएस एक नेटवर्क की प्रतिक्रिया नहीं है। ईपी की गतिविधि से, हम इसे प्रवेश करने वाले न्यूरॉन्स की गतिविधि को समझते हैं।

साहचर्य संचार की शक्ति एक संख्यात्मक मान है जो अपने अंतिम EP को सक्रिय करने के लिए साहचर्य संचार की क्षमता को दर्शाता है। एसोसिएशन ए → बी के लिए, बाध्यकारी बल बी को सक्रिय करने की क्षमता ए → बी है। यह सीमा में वास्तविक मान लेता है [0, 1], और इसका मतलब है कि सभी न्यूरॉन्स बी की संख्या में सक्रिय न्यूरॉन्स बी की संख्या का अनुपात कार्यान्वयन में उपयोग नहीं किया जाता है, लेकिन मॉडल को समझना आवश्यक है। ।

एसयू की प्रतिक्रियाओं के अनुक्रमों को संरक्षित करने की प्रक्रिया में नेटवर्क से पर्यावरणीय संकेतों के लिए लगातार प्रतिक्रियाओं के बीच साहचर्य लिंक का निर्माण होता है। एक साहचर्य संबंध बनाते समय, इसे संचार शक्ति का प्रारंभिक मूल्य सौंपा जाता है। ईपी के प्रत्येक बार-बार होने के साथ, संस्मरण समारोह के अनुसार साहचर्य संबंध की ताकत बढ़ जाती है।

पैटर्न का अलगाव

पैटर्न की पहचान संस्मरण और भूलने के कार्यों की बातचीत पर आधारित है। WTM को सब कुछ याद है। जितना अधिक बार एक पैटर्न होता है, उतना ही मजबूत हो जाता है (इसकी संरचना में सहयोगी संबंध मजबूत होते हैं)। उसी समय, पैटर्न भूल जाते हैं। कम सामान्य पैटर्न, कमजोर यह (इसकी संरचना में साहचर्य संबंध मजबूत) हो जाता है। याद रखने और भूलने के कार्यों के सहसंबंध से, यह निम्नानुसार है कि कौन सी एसोसिएशन स्मृति में रहेंगी और जिसे भुला दिया जाएगा।

यहाँ यह याद रखने और भूलने के कार्यों के सहसंबंध का उदाहरण देने के लिए नहीं होगा। हम दो चरम मामलों पर विचार करते हैं। पहला मामला - याद रखना भूलने पर हावी हो जाता है। इस मामले की ओर जाता है:

पैटर्न का अत्यंत विस्तृत संस्मरण
उच्चतम मेमोरी भरण दर

अगर भूल जाना याद पर हावी हो जाता है, तो सब कुछ बिल्कुल विपरीत है:

केवल सबसे सामान्य पैटर्न को याद किया जाता है
न्यूनतम भराव की गति

फिलहाल, उपयुक्त संस्मरण और भूलने के कार्यों का चयन एक डब्ल्यूटीएमएम उदाहरण बनाने में सबसे महत्वपूर्ण चरणों में से एक है, क्योंकि वर्तमान स्थिति में डब्ल्यूटीएम में एक सीमित मेमोरी आकार है और इसे बढ़ाने के लिए कोई तंत्र नहीं है।

मूल व्यवहार कार्य

प्रतिक्रियाओं के मूल सेट में, समीचीनता प्रदान करने वाली प्रतिक्रियाओं के अलावा, प्रतिक्रियाओं का एक और वर्ग होना चाहिए - प्रणाली का कार्यात्मक आधार। कार्यात्मक आधार के तत्व ओएस के मूल व्यवहार कृत्यों के अनुरूप हैं (सिर को ऊपर उठाएं, दूसरी फालानक्स, आदि में पहली उंगली को मोड़ें)। सभी व्यवहार बुनियादी व्यवहार कृत्यों (केवल उन्हें) का एक संयोजन होगा।

तंत्रिका नेटवर्क के स्तर पर, कार्यात्मक आधार के तत्व ईपी के अनुक्रम हैं। उनके लिए उपयुक्त पर्यावरणीय प्रभावों का चयन किया जाता है। उसके बाद, हमें बहुत सारे जोड़े मिलते हैं [पर्यावरण नियमितता - प्रतिक्रिया], जो चयनित कार्यात्मक आधार के अनुरूप है।

प्रतिक्रियाशील मॉडल में व्यवहार

कई स्रोत प्रतिक्रियात्मक प्रणालियों के विचार को सिद्धांत [उत्तेजना -> प्रतिक्रिया] के बोध के रूप में दर्शाते हैं। ऐसी प्रणालियों में, यह माना जाता है कि उत्तेजना और प्रतिक्रिया को एक न्यूनतम समय अंतराल (रिफ्लेक्स चाप या समान संरचनाओं को पारित करने के लिए लिया गया समय पढ़ें) द्वारा अलग किया जाता है। ऐसी उनकी परिभाषा प्रतिक्रियाशील प्रणालियों के मूल सिद्धांत से निर्धारित होती है - नियतत्ववाद। हालाँकि, यह पूरी तरह सच नहीं है। एक अधिक सटीक योजना इस तरह दिखती है [उत्तेजना -> आंतरिक प्रतिक्रिया; आंतरिक राज्यों के नियतात्मक परिवर्तन; आंतरिक स्थिति -> बाहरी गतिविधि (शब्द प्रतिक्रिया गतिविधि द्वारा प्रतिस्थापित की जाती है क्योंकि इस तरह की प्रणाली में व्यवहार कई उत्तेजनाओं पर निर्भर करता है, और एक पर नहीं)] (देखें। छवि 1)। इस परिभाषा के बीच का अंतर एक आंतरिक राज्य मॉडल की उपस्थिति है। संकेत प्रसार भी एक कड़ाई से नियतात्मक प्रक्रिया है,हालांकि, SU अब उत्तेजनाओं के प्रति त्वरित प्रतिक्रिया के साथ एक ऑटोमोबाइल नहीं है। ऐसे मॉडल में, उत्तेजना में या तो बाहरी प्रतिक्रिया हो सकती है या नहीं। इसके अलावा, उत्तेजना और बाहरी प्रतिक्रिया बड़ी दूरी पर समय के साथ एक दूसरे से दूर हो सकती है। तंत्रिका नेटवर्क (विशेष रूप से डब्ल्यूटीएम) सिस्टम के इस वर्ग से संबंधित हैं (गतिशील तंत्रिका नेटवर्क निहित हैं)।

अंजीर। 1 - प्रतिक्रियाशील नियंत्रण प्रणाली के कामकाज को समझने में अंतर

अंजीर। 1 - प्रतिक्रियाशील नियंत्रण प्रणाली के कामकाज को समझने में अंतर

योजना का पहला भाग (चित्र। 1. बी। 1), डब्ल्यूटीएम में आंतरिक प्रतिक्रिया उत्तेजना के लिए नेटवर्क की प्रतिक्रिया है। संघों का तंत्र योजना के दूसरे भाग के लिए जिम्मेदार है (चित्र। 1. बी। 2)। प्रत्येक चक्र में, डब्ल्यूटीएम का एक राज्य होता है। इस शर्त के लिए, उपयुक्त साहचर्य संबंध हो सकते हैं। फिर राज्य संक्रमण को निर्धारित करने की प्रक्रिया सहयोगी संबंधों के माध्यम से निरंतर संक्रमण की प्रक्रिया है। दूसरे शब्दों में, यह पहले याद किए गए पैटर्न को पुन: प्रस्तुत करने की प्रक्रिया है। योजना का तीसरा भाग (चित्र। 1. बी। 3) दूसरे से आता है। बाहरी गतिविधि अगर प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य पैटर्न में बाहरी गतिविधि होती है तो बाहरी गतिविधि होगी।

सामान्यकरण

सामान्यीकरण एक पर्यावरणीय घटना से दूसरी घटना के लिए एक व्यवहारिक प्रतिक्रिया को स्थानांतरित करने की प्रक्रिया है, जो पहले का एक अमूर्त है (अमूर्त एक ऐसी वस्तु है जिसमें किसी अन्य वस्तु की तुलना में गुणों का एक सेट नहीं है (इसे मूल या विशेष मामला कहा जाता है)।

जैसा कि हम पहले से ही जानते हैं, एसयू की प्रतिक्रियाओं का क्रम। WTM सार पैटर्न के मामले में फिर जंजीरों में WTM में संग्रहीत संबंधित साहचर्य ईपी -।। ईपीओ और साहचर्य रिश्ते, जिसमें वह मूल ईपी और संगठनों उनकी कपोल-कल्पना ने ले ली है की एक श्रृंखला

अमूर्त पी - न्यूरॉन होते हैं जो न्यूरॉन्स अमूर्त संघ के जब्त कर लिया गया के सेट से, ईपी है -। संघ चीजें के अनुसार इसका सारांश ईपी शक्ति के बीच इस संबंध से भी कम हो या मूल वक्ता के बल के बराबर कर सकते हैं ..

हमें तंत्रिका नेटवर्क (एक न्यूरॉन - एक संपत्ति) के निर्माण के सिद्धांत को देखते हुए, ईएस और एएस के सार मूल ईएस और एएस का हिस्सा हैं। इसलिए, सामान्यीकरण होने के लिए, यह आवश्यक है कि नई श्रृंखला में EPP सामान्य रूप से EP के करीब हों। "पर्याप्त निकटता" पर अधिक बाद में वर्णित किया जाएगा।

तंत्रिका नेटवर्क में सामान्यीकरण के सिद्धांत के एकीकरण के कारण, यह पता चला है कि डब्ल्यूटीएम में यह एक अलग तंत्र के रूप में मौजूद नहीं है, लेकिन नेटवर्क के माध्यम से सिग्नल प्रसार की प्रक्रिया का केवल एक हिस्सा है।

विकृति को मान्यता की स्थिरता। स्थिति संबंधी संदर्भ

मेमोरेटेड रिएक्शन सीक्वेंस में अलग-अलग बॉन्ड स्ट्रेंथ वाले एसोसिएटिव बॉन्ड शामिल होते हैं। एक चरम मामला एक नियमितता है जिसमें सभी बलों को 1 के बराबर है। यह इसके तत्व के 1 से पूरी तरह से पुन: पेश किया जाएगा। हालाँकि, यह एक चरम मामला है। "मध्य बैंड" के दृश्यों को एक अलग स्थिति की विशेषता है। उन्हें केवल तभी प्रभावी ढंग से पुन: पेश किया जा सकता है जब पर्यावरणीय कार्यक्रम उनके अनुरूप हों।

यही है, याद किए गए अनुक्रमों के सामान्य उपयोग के लिए, मौजूदा लोगों को उनके साथ ताल-मेल को हरा देना चाहिए। मामलों की यह स्थिति अच्छी नहीं है, और इसलिए डब्ल्यूटीएम के पास स्थितिजन्य संदर्भ के लिए एक तंत्र है। वर्णित समस्या केवल एक ही नहीं है। विरूपण 3 के मुख्य प्रकार:

एक क्रम में घटनाओं को फिर से व्यवस्थित करना।
आसन्न तत्वों के बीच नई घटनाओं के अनुक्रम की उपस्थिति।
अनुक्रम तत्वों लंघन

तो, स्थितिजन्य संदर्भ का तंत्र। इसमें दो भाग होते हैं:

हम प्रत्येक ईपी को संशोधित करते हैं, इसके संदर्भ को जोड़ते हैं
हम याद रखने और मजबूत करने की दिशा में भूलने के कार्यों के अनुपात को बदलते हैं। यह WTM को कम विवरण याद रखता है। इलेक्ट्रॉन बीम के आकार का मुआवजा।

परिस्थितिजन्य संदर्भ आस-पास की घटनाओं का संक्षिप्त विवरण है। क्या समय अंतराल पास माना जाता है डेवलपर को निर्धारित करता है। आप इसे एक अस्थायी भंडारण के रूप में कल्पना कर सकते हैं, जिसमें से प्रत्येक डब्ल्यूटीएमएम चक्र में सबसे पुरानी घटना के बारे में जानकारी निकाली जाती है, और नए के बारे में जानकारी जोड़ी जाती है।

संदर्भ घटनाओं के कार्यान्वयन (निर्भरता) पर बहुत अधिक निर्भर नहीं है। इस प्रकार, एक सफल साहचर्य संक्रमण (सफल मान्यता पढ़ें) के लिए, वर्तमान ईएस में अधिक विवरण नहीं दोहराना आवश्यक है, लेकिन वही पिछली घटनाओं को दोहराना है।

अनुक्रमों के लिए, इसका मतलब है कि अनुक्रम का आगे प्रजनन होता है, अधिक संभावना यह है कि प्लेबैक जारी रहेगा।

जड़ पदार्थ की एक विशिष्त स्थिति

स्थिति संबंधी संदर्भ तंत्र डब्ल्यूटीएम मान्यता की जड़ता को बढ़ाता है। मान्यता जड़ता डब्ल्यूटीएमएम प्रवृत्ति पैटर्न मान्यता को जारी रखने के लिए संदर्भित करता है।

प्रसंग समूह

संदर्भ और प्रारंभिक ईपी के आकार के बीच संबंध के आधार पर, डब्ल्यूटीएम के गुण बहुत भिन्न होते हैं। यदि स्थितिगत संदर्भ का चयनित आकार ES के आकार से बड़ा है, तो WTM व्यवहार अधिक निष्क्रिय होगा। डब्ल्यूटीएम के व्यवहार में मुख्य रूप से वर्तमान संदर्भ के तत्वों को शामिल करने वाले प्रतिक्रिया अनुक्रम शामिल होंगे (यदि संदर्भ के कवरेज का अंतराल बड़ा है, तो परिवर्तन की दर छोटी है, और कुल आकार में परिवर्तन का अनुपात नगण्य है)। इस प्रकार, हम कह सकते हैं कि प्रतिक्रिया क्रम को सामान्य स्थितिगत संदर्भ के अनुसार समूहों में विभाजित किया गया है। समूहों में विभाजन को इस तथ्य से भी समर्थन मिलता है कि जब एक निश्चित समूह से प्रतिक्रियाओं के अनुक्रम को पुन: पेश करते हैं, तो हम इस नियमितता को संदर्भ में जोड़ते हैं, जिससे इसे अद्यतन करते हुए, इसे उसी स्थिति में बनाए रखा जाता है।

कार्यान्वयन

सैद्धांतिक भाग में मानी जाने वाली सभी अवधारणाओं के लिए, तंत्रिका नेटवर्क के संदर्भ में उनके कार्यान्वयन का विवरण दिया जाएगा।

सामान्य संरचना

डब्ल्यूटीएम एक आवेग न्यूरॉन्स के साथ एक बहुपरत तंत्रिका नेटवर्क है।
नेटवर्क में प्रत्यक्ष और प्रतिक्रिया दोनों हैं।
परतों के बीच बांड की प्रकृति स्थानीय है (यानी, पूरी तरह से जुड़ा नहीं है) आगे और पीछे दोनों दिशाओं में।
नेटवर्क ऑपरेशन को बीट्स में विभाजित किया गया है। एक घड़ी के लिए, नेटवर्क के आसन्न परतों के बीच संकेत प्रसार।
परतों में पूर्णांक संख्या 1 से शुरू होती है।
न्यूरॉन्स के बीच, इन न्यूरॉन्स युक्त परतों के बीच की दूरी के बराबर दूरी निर्धारित की जाती है।
नेटवर्क इनपुट संकेतों को प्राप्त करता है समय की पूर्व निर्धारित अवधि के बाद टी (नेटवर्क ऑपरेशन की अवधि) टी को टिक्स में मापा जाता है।
सिग्नल एक पूर्व निर्धारित टिनपुत चक्र आवृत्ति पर नेटवर्क को खिलाए जाते हैं। टिनपुत टी का एक बहु है।
WTM . . . 1 .

अंजीर। 2 - 11 परतों के नेटवर्क पर आवधिक गतिविधि का वितरण (T = 4, Tinput = 4)

और अब कुछ परिभाषाएँ।

तरंगों के साथ नेटवर्क के माध्यम से सिग्नल प्रसार की प्रक्रिया की समानता के कारण, मॉडल को इसके नाम का एक हिस्सा मिला - लहर। जेफ हॉकिन्स एचटीएम (अस्थायी पदानुक्रमित मेमोरी) से "अस्थायी मेमोरी" भाग को मॉडल के बीच समान होने के कारण उधार लिया गया था।

सैद्धांतिक भाग में, ईपी को एक स्थिर वस्तु के रूप में दर्शाया गया है। डब्ल्यूटीएम को समझने के लिए, यह दृष्टिकोण उपयुक्त है। डब्ल्यूएफएम कार्यान्वयन में, एक ईएस एक गतिशील वस्तु है। उस ES को समय में बढ़ाया जाता है, और इसकी अवधि के किसी भी समय ES का केवल एक भाग सक्रिय होता है।
नेटवर्क के माध्यम से उनके प्रसार की प्रक्रिया में ES को तरंगें कहा जाएगा। "लहर सामने" (तंत्रिका गतिविधि के साथ एक परत) ईपी का बहुत सक्रिय हिस्सा है।

ईपी को याद किया

ईपी को हेब्ब सिनैप्टिक प्लास्टिसिटी नियम का उपयोग करके संग्रहीत किया जाता है। हेब्ब के नियम में कहा गया है कि यदि एक न्यूरॉन की गतिविधि दूसरे न्यूरॉन के उत्तेजना में शामिल है, तो उनके बीच सिनैप्टिक कनेक्शन की ताकत बढ़नी चाहिए।

सहयोगी संबंध

ES के बीच AS नेटवर्क में मौजूद फीडबैक का उपयोग करके बनाया जाता है। एएस गतिविधि की दो लगातार तरंगों को जोड़ता है। इसके लिए, प्रतिक्रिया लंबाई को टी / 2 (नेटवर्क ऑपरेशन अवधि) के बराबर चुना जाता है। सिनैप्टिक कनेक्शन जो वक्ताओं को बनाते हैं वह भी हेब नियम का पालन करते हैं। वक्ताओं के गठन की प्रक्रिया:

इनपुट न्यूरॉन्स पर एक सिग्नल प्राप्त हुआ, जिससे एक गतिविधि तरंग का प्रसार हुआ
समय के बाद T एक दूसरा संकेत आया, जिससे एक गतिविधि तरंग का प्रसार हुआ
पहली लहर से फीडबैक सिग्नल दूसरी लहर की दिशा में चलता है
/2 /2
/2.

यदि कोई दूसरी लहर नहीं है, तो केवल पहली लहर के बाद यह गतिविधि पैदा करेगा। सैद्धांतिक भाग में, इसे एक साहचर्य संक्रमण (साथ ही मान्यता) कहा जाता था। सैद्धांतिक भाग में साहचर्य संक्रमण के परिणामस्वरूप उत्पन्न होने वाली तंत्रिका गतिविधि को साहचर्य संबंध द्वारा निर्मित ईपी कहा जाता था।

साहचर्य संचार की शक्ति। कार्यान्वयन के स्तर पर, यह एक संख्यात्मक मूल्य है जो अपनी प्रतिक्रिया के माध्यम से एक और लहर को फिर से बनाने के लिए गतिविधि की एक लहर की क्षमता को दर्शाता है। प्रतिक्रिया अनुक्रमों को संरक्षित करने की प्रक्रिया में गतिविधि की क्रमिक तरंगों के साथ-साथ स्वयं के तरंगों के संरक्षण के बीच साहचर्य लिंक का निरंतर निर्माण होता है।

मेमोरी फ़ंक्शन एक फ़ंक्शन है जिसके अनुसार उन्हें स्थापित करने की प्रक्रिया में वजन गुणांक के मूल्यों में वृद्धि होती है। वर्तमान अन्तर्ग्रथन भार पर निर्भर करता है। भूलने का कार्य एक फ़ंक्शन है जिसके अनुसार समय के साथ भारांक गुणांक के मान कम हो जाते हैं। वर्तमान अन्तर्ग्रथन भार पर निर्भर करता है।

व्यवहार

सामान्यीकरण एक पर्यावरणीय घटना से दूसरी घटना के लिए एक व्यवहारिक प्रतिक्रिया को स्थानांतरित करने की प्रक्रिया है, जो पहले का एक अमूर्त है। तंत्रिका नेटवर्क के स्तर पर, इसका मतलब पर्याप्त स्तर पर कुछ नियमितता के साहचर्य संबंधों की ताकत को बनाए रखना है, जब इसके स्मृति तत्वों को उनके कुछ सार के साथ बदल दिया जाता है।

स्थिति संबंधी संदर्भ

स्थितिजन्य संदर्भ आस-पास की घटनाओं की एक संकुचित विशेषता है, जो पैटर्न के सामान्यीकरण की गुणवत्ता बढ़ाने के लिए वर्तमान ईपी में जोड़ा जाता है। इसके कार्यान्वयन के लिए, न्यूरॉन्स के संचालन के लिए एक अतिरिक्त तंत्र पेश किया गया है - सक्रियण सीमा में कमी।

सक्रियण सीमा को कम करने के लिए तंत्र: न्यूरॉन के सक्रिय अवस्था में होने के बाद, न्यूरॉन की सक्रियता सीमा को कम किया जाना चाहिए। समय के साथ, दहलीज मूल्य अपने प्रारंभिक मूल्य पर लौटता है। कमी थ्रेसहोल्ड रिडक्शन फंक्शन के अनुसार होती है। फ़ंक्शन का मान वर्तमान थ्रेशोल्ड मान पर निर्भर करता है।

एक उदाहरण पर विचार करें। मान लीजिए कि सिग्नल का एक अनुक्रम डब्ल्यूटीएमएम के लिए थ्रेसहोल्ड रिडक्शन मैकेनिज्म के साथ लागू किया गया था। प्रत्येक लहर के बाद, न्यूरॉन्स का हिस्सा सक्रियता सीमा को कम कर देगा। यह इस तथ्य को जन्म देगा कि अगली तरंगों में ऐसी गतिविधि होगी जो सीमा को कम किए बिना नहीं होगी। यह गतिविधि स्थिति की हमारी संक्षिप्त विशेषता होगी।

मुख्य बात यह है कि जब समान संकेतों को दोहराते हैं, तो अतिरिक्त गतिविधि भी दोहराई जाएगी।

संदर्भ तंत्र का यह कार्यान्वयन इसकी सादगी और एक पक्ष प्रभाव के कारण चुना गया था, जो संदर्भ तंत्र को इस तरह पेश करने के लक्ष्य से मेल खाता है।

स्वयं प्रभाव: डब्ल्यूटीएम के साथ एक निश्चित लहर के प्रसार के बाद, इसका दोहराया प्रसार सरल होता है। इसके अलावा, समान न्यूरॉन्स (एक ही संदर्भ समूह से पढ़ें) वाली तरंगों का प्रसार सरल है। इस प्रभाव को अल्पकालिक मेमोरी डब्ल्यूटीएम कहा जा सकता है। यह एक संदर्भ तंत्र को शुरू करने के लक्ष्य से मेल खाता है - मान्यता जड़ता को बढ़ाने के लिए।

WTM इंस्टेंस योजना

डब्ल्यूटीएमएम के लिए निर्धारित कार्यों के आधार पर, पर्यावरणीय घटनाओं को भेद करने के लिए जिन्हें बाहरी प्रतिक्रियाओं की आवश्यकता होती है।
डब्ल्यूटीएम के कार्यात्मक आधार को हाइलाइट करें।
पर्याप्त (उपयुक्त) प्रतिक्रियाएं चुनें। इन प्रतिक्रियाओं को बुनियादी कहा जाएगा।
एक ऐसी डब्ल्यूटीएम बनाएं जो मूल प्रतिक्रियाओं के चयनित सेट से मेल खाती हो।
माध्यम के माध्यम से opamp पर प्रभाव का उपयोग करते हुए डब्ल्यूटीएम के लिए अतिरिक्त प्रशिक्षण प्रदान करें।

निष्कर्ष

यह वर्तमान में डब्ल्यूटीएम का लगभग पूर्ण विवरण है। कार्य के अन्य क्षेत्र:

मॉडल के परीक्षण अनुप्रयोग (वे पहले थे, लेकिन उसके बाद मॉडल में बदलाव आया है, इसलिए सब कुछ नया है)।
नेटवर्क विशेषताओं (नेटवर्क की लंबाई, एक परत में न्यूरॉन्स की संख्या, प्रत्यक्ष और प्रतिक्रिया कनेक्शन की संख्या, ...) और आंतरिक कार्यों (याद रखना, भूल जाना, सक्रियता सीमा में कमी, ...) के चयन के पैटर्न का निर्धारण। अधिक सटीक रूप से, उनके आपसी संबंध, जो नेटवर्क को आवश्यक गुण (स्मृति क्षमता, आवंटित पैटर्न का विवरण, भंडारण अवधि, सामान्यीकरण स्तर, ...) प्रदान करते हैं।
मेमोरी सीमाओं को दूर करने के लिए डब्ल्यूटीएम के नेटवर्क विकास की विशेषताओं को जोड़ना।

मुझे रचनात्मक आलोचना पर खुशी होगी, और आम तौर पर इस और संबंधित विषयों पर ज्ञान और अनुभव।

डब्ल्यूटीएम (वेवफॉर्म टेम्पोरल मेमोरी) - अनुकूली व्यवहार की समस्या को हल करने के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क मॉडल